Pré-requisitos

Pacotes

Os pacotes necessários para reprodução dos códigos deste capítulo são carregados com a seguinte instrução:

pcks <- c(
  #"lubridate", "stringr",
  "tidyverse", "lattice", "psych", "grid"
  # "ggplot2", "gcookbook", "pander",
  #"R.utils", "magrittr", 
)
easypackages::libraries(pcks)
#> Loading required package: tidyverse
#> + ggplot2 2.2.1        Date: 2018-07-16
#> + tibble  1.4.2           R: 3.4.4
#> + tidyr   0.8.1          OS: Ubuntu 14.04.5 LTS
#> + readr   1.1.1         GUI: X11
#> + purrr   0.2.5      Locale: en_US.UTF-8
#> + dplyr   0.7.5          TZ: UTC
#> + stringr 1.3.1      
#> + forcats 0.3.0
#> ── Conflicts ────────────────────────────────────────────────────
#> * filter(),  from dplyr, masks stats::filter()
#> * lag(),     from dplyr, masks stats::lag()
#> Loading required package: lattice
#> Loading required package: psych
#> 
#> Attaching package: 'psych'
#> The following objects are masked from 'package:ggplot2':
#> 
#>     %+%, alpha
#> Loading required package: grid
#> All packages loaded successfully

Dados

  • dados simulados de uma oscilação com amplitude variável
x1 <- seq(from = -100, to = 100, by = 0.05)
A <-  seq(from = -1,
          to = 1, 
          length.out = length(x1)
          ) %>% 
  sin(x = .)
y1 <- exp(-0.07 * A * x1) * cos(x1 + pi / 2)
dados <- tibble(x1, y1)
head(dados)
#> # A tibble: 6 x 2
#>       x1       y1
#>    <dbl>    <dbl>
#> 1 -100   -0.00140
#> 2 -100.0 -0.00153
#> 3  -99.9 -0.00165
#> 4  -99.8 -0.00177
#> 5  -99.8 -0.00188
#> 6  -99.8 -0.00199
  • Dados de qualidade do ar em NY
#help(airquality)
head(airquality)
#>   Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
#> 1    41     190  7.4   67     5   1
#> 2    36     118  8.0   72     5   2
#> 3    12     149 12.6   74     5   3
#> 4    18     313 11.5   62     5   4
#> 5    NA      NA 14.3   56     5   5
#> 6    28      NA 14.9   66     5   6
# conversão da Temp de Farenheith para Celsius
aq <- airquality %>%
  mutate(Temp = (Temp - 32)/5,
        # adicionando coluna date criada das colunas Day e Month
        # o ano das medidas é 1973, conforme help
         date = as.Date(
           paste(Day, Month, "1973"),
           format = "%d %m %Y")
         ) %>%
  # removendo as colunas Month e Day e reordenando as colunas
  dplyr::select(., date, Ozone:Temp, -c(Month, Day))
head(aq)
#>         date Ozone Solar.R Wind Temp
#> 1 1973-05-01    41     190  7.4  7.0
#> 2 1973-05-02    36     118  8.0  8.0
#> 3 1973-05-03    12     149 12.6  8.4
#> 4 1973-05-04    18     313 11.5  6.0
#> 5 1973-05-05    NA      NA 14.3  4.8
#> 6 1973-05-06    28      NA 14.9  6.8
  • Séries de dados aleatórios acumulados (random walk)
# matriz de dados para 5 plots
# semente para reprodutibilidade
set.seed(12)
# laço para gerar uma matriz de 5 colunas
# com números aleatórios acumulados 
mat <- sapply(1:5, function(i) cumsum(rnorm(100)))
head(as.data.frame(mat))
#>            V1       V2        V3        V4          V5
#> 1 -1.48056759 1.926719 -2.986456 -1.481392  0.08712577
#> 2  0.09660188 1.978149 -3.037003 -2.411725 -1.28105859
#> 3 -0.86014260 3.778673 -1.737490 -3.428340 -2.67114205
#> 4 -1.78014785 3.227215 -3.088892 -3.640028 -2.36587429
#> 5 -3.77778995 3.334274 -4.038690 -1.987162 -2.21050291
#> 6 -4.05008599 4.123398 -2.352589 -1.261865 -1.99605084
  • Precipitação climatológica mensal das estações climatológicas do INMET
# importando dados
prec <- readRDS("data/PrecAccInmet_61_90.rds")
head(prec)
#>   codigo            nome estado mes value
#> 1  82704 Cruzeiro do Sul     AC jan 257.9
#> 2  82915      Rio Branco     AC jan 289.0
#> 3  82807        Tarauacá     AC jan 286.6
#> 4  83098        Coruripe     AL jan  21.6
#> 5  82994          Maceió     AL jan  78.1
#> 6  82988     Mata Grande     AL jan  62.1
## dados rain
rain <- read.csv(file = "data/cityrain.csv", head = T)
head(rain)
#>   Month Tokyo NewYork London Berlin
#> 1   Jan  49.9    83.6   48.9   42.4
#> 2   Feb  71.5    78.8   38.8   33.2
#> 3   Mar 106.4    98.5   39.3   34.5
#> 4   Apr 129.2    93.4   42.4   39.7
#> 5   May 144.0   106.0   47.0   52.6
#> 6   Jun 176.0    84.5   48.3   70.5
  • anomalias de temperatura do ar global Global de 1800 a 2011
data(climate, package = "gcookbook")
#help(climate,package = "gcookbook")
head(climate)
#>     Source Year Anomaly1y Anomaly5y Anomaly10y Unc10y
#> 1 Berkeley 1800        NA        NA     -0.435  0.505
#> 2 Berkeley 1801        NA        NA     -0.453  0.493
#> 3 Berkeley 1802        NA        NA     -0.460  0.486
#> 4 Berkeley 1803        NA        NA     -0.493  0.489
#> 5 Berkeley 1804        NA        NA     -0.536  0.483
#> 6 Berkeley 1805        NA        NA     -0.541  0.475

Sistemas Gráficos

O R possui uma poderosa plataforma de ferramentas gráficas para análise e visualização de dados. Os sistemas gráficos são:

Pacotes Gráficos

graphics

  • contém as funções do sistema base
  • é carregado por default quando iniciamos o R; digite sessionInfo() para verificar nas informações de sua sessão os pacotes carregados, demo("graphics")para ver mais exemplos de gráficos e library(help = "graphics") para visualizar a lista de funções desse pacote.
# lista de funções do pacote graphics da base do R
library(help = "graphics")
# vários exemplos para demonstração de diferentes gráficos
demo("graphics")

Um exemplo simples de uso da função graphics::plot() é mostrado abaixo:

with(
  dados,
  plot(x = x1, y = y1)
)

Para ilustrar os diferentes sistemas gráficos disponíveis no R, vamos mostrar como gerar este mesmo gráfico usando o sistema grid, lattice e ggplot2.

grid

  • contém as funções do sistema grid
  • também faz parte da distribuição base do R, mas o pacote precisa ser carregado (library(grid))
## exemplo grid
library(grid)
## define tamanho da região para plot (viewport)
pushViewport(plotViewport(c(5, 4, 2, 2)))
## define intervalos de variação das escalas x e y
pushViewport(dataViewport(xData = dados$x1, 
                          yData = dados$y1, 
                          name = "plotRegion"))
## retângulo em torno da região do plot
grid.rect()
## eixos x e y
grid.xaxis()
grid.yaxis()
## labels dos eixos x e y
grid.text("x1",y = unit(-3,"lines"))
grid.text("y1",x = unit(-3,"lines"),rot=90)
## símbolos dos dados
grid.points(x = dados$x1, y = dados$y1, name="dataSymbols")

lattice

  • baseado no sistema grid;
  • gráficos são armazenados como variáveis (objetos que podem ser salvos)
    • possibilita plotar, fazer alterações e atualizações
  • usa a idéia de gráficos Trellis (ou gráficos em facetas), desenvolvidos para análise de dados multivariados na linguagem S e S-Plus;
    • possibilita gráficos condicionados por grupos ou categorias facilitando a comparação
  • funções gráficas no sistema base e lattice são incompatíveis entre si.
# exemplo lattice
library(lattice)
 xyplot(y1 ~ x1, data = dados)

ggplot2

  • assim como lattice também foi construído baseado no sistema grid.
  • sistema mais moderno, gg significa gramática de gráficos Wilkinson (1999), que usa os aspectos bons de ambos sistemas base e lattice;
  • modelo poderoso de gráficos que torna mais fácil a produção de gráficos complexos com multi-camadas.
  • ambiente gráfico altamente customizável
## exemplo ggplot2
library(ggplot2)
 qplot(x = x1,y = y1, data = dados)

Terminologia: funções de alto e baixo nível

  • Funções de alto nível produzem um gráfico completo.
# exemplo função gráfica de alto nível
plot(x1, y1, las = 1)

  • Funções de baixo nível adicionam saídas a um plot existente, logo vão sobrepor o que estiver na tela gráfica.
# exemplo função gráfica de alto nível
plot(x1, y1, las = 1)
# exemplo funções gráficas de baixo nível
points(x1, y1,                    # adiciona pontos com cor e símbolo
       col = 2,                   # cor do ponto
       pch = 20,                  # tipo (círculo preenchido)
       cex = 0.8)                 # tamanho relativo do símbolo (default =1) 
grid()                            # adiciona linhas de grade
abline(h = 0,col = "gray")        # linhade referência (y = 0)
title(main = "Grafico a partir de funçoes de baixo nível")      # adiciona título ao gráfico
box(lwd = 2)                      # adiciona retângulo em torna da região do gráfico, com linha mais larga

Ambos sistemas base e grid fornecem funções gráficas de baixo nível. O sistema grid também oferece funções para interação com os gráficos de saída (como a edição, extração, remoção de partes de uma imagem). A Maioria das funções em pacotes gráficos produz gráficos completos e geralmente oferecem gráficos específicos para um tipo de análise ou campo de estudo.

Nesta aula será dado foco a produção de gráficos usando o sistema base do R.

Funções gráficas básicas

Função plot()

Gráficos de diferentes dados de entrada

A função plot() é o carro chefe do sistema base do R. Quando especificamos apenas uma variável de entrada é plotado a variável no eixo y em função de seu tamanho 1:length(x) no eixo x.

plot(y1)

Gerando um gráfico especificando os parâmetros x e y.

plot(x = x1, y = y1)

Também podemos especificar no primeiro argumento da plot() uma fórmula, p.ex.: y1 ~ x1 que pode ser interpretada como y1 (variável) em função x1.

plot(y1 ~ x1)

Aplicando a plot() a um data.frame com duas variáveis resulta um gráfico equivalente ao caso anterior.

plot(dados)

Gráficos de dispersão

Aplicando a plot() a um data.frame com mais de duas variáveis resulta um gráfico de dispersão entre todas as variáveis do dataframe.

## plot de todas colunas de aq, exceto a 1a coluna
plot(aq[, -1])

Cada gráfico desses é chamado de gráfico de dispersão. Através dele pode-se visualizar a relação entre duas variáveis. Nesse caso o gráfico resultante é uma matriz de gráficos de dispersão.

Existe uma função gráfica específica para produção deste tipo de gráfico: a função pairs().

# plote de pares
pairs(aq[, -1])  # exclui coluna date

A função pairs.panels() do pacote psych fornece um gráfico de pares bastante informativo e foi expandida a partir da função pairs().

pairs.panels(x = aq[, -1])

Para fechar as janelas gráficas abertas:

graphics.off()

Parâmetros gráficos

Podemos personalisar muitas características de um gráfico (cores, eixos, títulos) através de opções chamadas parametros gráficos.

As opções são especificadas através da função par(). Os parâmetros assim definidos terão efeito até o fim da sessão ou até que eles sejam mudados.

Digitando par() sem parâmetros produz uma lista das configurações gráficas atuais. Adicionando o parâmetro no.readonly=TRUE produz uma lista das configurações atuais que podem ser modificadas posteriormente.

str(par())
#> List of 72
#>  $ xlog     : logi FALSE
#>  $ ylog     : logi FALSE
#>  $ adj      : num 0.5
#>  $ ann      : logi TRUE
#>  $ ask      : logi FALSE
#>  $ bg       : chr "white"
#>  $ bty      : chr "o"
#>  $ cex      : num 1
#>  $ cex.axis : num 1
#>  $ cex.lab  : num 1
#>  $ cex.main : num 1.2
#>  $ cex.sub  : num 1
#>  $ cin      : num [1:2] 0.15 0.2
#>  $ col      : chr "black"
#>  $ col.axis : chr "black"
#>  $ col.lab  : chr "black"
#>  $ col.main : chr "black"
#>  $ col.sub  : chr "black"
#>  $ cra      : num [1:2] 28.8 38.4
#>  $ crt      : num 0
#>  $ csi      : num 0.2
#>  $ cxy      : num [1:2] 0.026 0.0633
#>  $ din      : num [1:2] 7 5
#>  $ err      : int 0
#>  $ family   : chr ""
#>  $ fg       : chr "black"
#>  $ fig      : num [1:4] 0 1 0 1
#>  $ fin      : num [1:2] 7 5
#>  $ font     : int 1
#>  $ font.axis: int 1
#>  $ font.lab : int 1
#>  $ font.main: int 2
#>  $ font.sub : int 1
#>  $ lab      : int [1:3] 5 5 7
#>  $ las      : int 0
#>  $ lend     : chr "round"
#>  $ lheight  : num 1
#>  $ ljoin    : chr "round"
#>  $ lmitre   : num 10
#>  $ lty      : chr "solid"
#>  $ lwd      : num 1
#>  $ mai      : num [1:4] 1.02 0.82 0.82 0.42
#>  $ mar      : num [1:4] 5.1 4.1 4.1 2.1
#>  $ mex      : num 1
#>  $ mfcol    : int [1:2] 1 1
#>  $ mfg      : int [1:4] 1 1 1 1
#>  $ mfrow    : int [1:2] 1 1
#>  $ mgp      : num [1:3] 3 1 0
#>  $ mkh      : num 0.001
#>  $ new      : logi FALSE
#>  $ oma      : num [1:4] 0 0 0 0
#>  $ omd      : num [1:4] 0 1 0 1
#>  $ omi      : num [1:4] 0 0 0 0
#>  $ page     : logi TRUE
#>  $ pch      : int 1
#>  $ pin      : num [1:2] 5.76 3.16
#>  $ plt      : num [1:4] 0.117 0.94 0.204 0.836
#>  $ ps       : int 12
#>  $ pty      : chr "m"
#>  $ smo      : num 1
#>  $ srt      : num 0
#>  $ tck      : num NA
#>  $ tcl      : num -0.5
#>  $ usr      : num [1:4] 0 1 0 1
#>  $ xaxp     : num [1:3] 0 1 5
#>  $ xaxs     : chr "r"
#>  $ xaxt     : chr "s"
#>  $ xpd      : logi FALSE
#>  $ yaxp     : num [1:3] 0 1 5
#>  $ yaxs     : chr "r"
#>  $ yaxt     : chr "s"
#>  $ ylbias   : num 0.2
# cópia das configurações atuais
old_par <- par(no.readonly = TRUE)
# tipo de linha pontilhada, largura da linha, símbolo para plot (triângulo sólido)
par(lty = 3, pch = 17)
with(
  aq,
  plot(
    x = date,
    y = Wind,
    type = "b"
  )
) # linha e ponto desconectados

# restabelecendo parâmetros originais
par(old_par)

Podemos definir par() quantas vezes forem necessárias.

A segunda forma de especificar parâmetros é nome_opção = valor diretamente na função gráfica de alto nível.

Mas nesse caso, as opções terão efeito (local) apenas para aquele gráfico específico , portanto diferindo da primeira forma em que a definição pode ser para toda sessão (global).

Poderíamos gerar o mesmo gráfico anterior da seguinte forma:

with(
  aq,
  plot(
    x = date,
    y = Wind,
    type = "b",
    lty = 3,
    pch = 17
  )
)

Nem todas funções de alto nível permitem especificar todos parâmetros gráficos. Veja o help(plot) para determinar quais parâmetros gráficos podem configurados dessa forma.

?plot

A seguir veremos alguns importantes parâmetros gráficos que podemos configurar.

Símbolos e linhas

Vimos que podemos especificar símbolos e linhas nos gráficos. Os parâmetros relevantes para essas opções são mostradas na tabela a seguir.

Parâmetro Descrição
pch define o símbolo a ser usado para pontos
cex tamanho do símbolo, cex é um nº indicando a quantidade pela qual símbolos devem ser relativos, Default = 1, 1.5 é 50 % maior, 0.5 é 50 % menor.
lty tipo de linha
lwd largura da linha, expresso em relação ao default (=1), então lwd = 2 gera uma linha com o dobro de largura da linha default. 
# plot(c(-1, 26), 0:1, type = "n", axes = FALSE, xlab = "", ylab = "")
# text(0:25, 0.6, c(0:25), cex = 1)
# points(0:25, rep(0.4, 26), pch = 0:25, bg = "grey")
# mtext(text = "pch = ", side = 1, line = -14.5, cex = 2)
# mtext(text = "símbolo", side = 1, line = -10.5, cex = 2)
pchShow <-
  function(extras = c("*", ".", "o", "O", "0", "+", "-", "|", "%", "#"),
           cex = 3, ## good for both .Device=="postscript" and "x11"
           col = "red3", bg = "gold", coltext = "brown", cextext = 1.2,
           main = paste(
             "Símbolos:  points(..., pch = *, cex =",
             cex, ")"
           )) {
    nex <- length(extras)
    np <- 26 + nex
    ipch <- 0:(np - 1)
    k <- floor(sqrt(np))
    dd <- c(-1, 1) / 2
    rx <- dd + range(ix <- ipch %/% k)
    ry <- dd + range(iy <- 3 + (k - 1) - ipch %% k)
    pch <- as.list(ipch) # list with integers & strings
    if (nex > 0) pch[26 + 1:nex] <- as.list(extras)
    plot(rx, ry, type = "n", axes = FALSE, xlab = "", ylab = "", main = main)
    abline(v = ix, h = iy, col = "lightgray", lty = "dotted")
    for (i in 1:np) {
      pc <- pch[[i]]
      ## 'col' symbols with a 'bg'-colored interior (where available) :
      points(ix[i], iy[i], pch = pc, col = col, bg = bg, cex = cex)
      if (cextext > 0) {
        text(ix[i] - 0.3, iy[i], pc, col = coltext, cex = cextext)
      }
    }
  }
pchShow()

As opções de tipo de linha são mostradas abaixo.

# linhas
op <- par(lwd = 3,
          cex = 1.5,
          cex.axis = 1, 
          cex.lab = 1, 
          font = 2, 
          font.axis = 2, 
          font.lab = 2)
plot(
  x = c(0, 10),
  y = c(1, 6),
  type = "n",
  xlab = "",
  ylab = "",
  main = "Amostra de tipo de linhas",
  axes = FALSE,
  frame.plot = FALSE
)
axis(
  side = 2,
  lwd = 3,
  at = seq(1, 6, by = 1),
  cex = 1.25,
  font = 2,
  col = "white"
)
mtext(
  "Nº do tipo de linha (lty = )",
  side = 2,
  line = 2,
  cex = 1.5,
  font = 2
)
abline(h = 1:6, lty = 1:6)

par(op)

Exemplo com as opções.

with(
  aq,
  plot(
    x = date,
    y = Temp,
    type = "b",
    lty = 3,
    pch = 15,
    cex = 2
  )
)

Cores

Há diversos parâmetros relacionados a cores no R. A tabela abaixo mostra os mais comuns.

Parâmetro Descrição
col cor default do gráfico. Algumas funções como lines() e pie() aceitam um vetor de cores que são recicladas
col.axis cor do texto (título) nos eixos
col.lab cor dos rótulos dos eixos
col.main cor do texto do título do gráfico
col.sub cor do sub-título
fg cor do primeiro plano
bg cor do plano de fundo

Podemos especificar as cores no R por índice, nome, hexadecimal, RGB ou HSV. Por exemplo col = 0, col = "white", col =FFFFF, col = rgb(1,1,1) e col = hsv(1,1,1) são formas equivalentes de especificar a cor branca.

A função colors() retorna o nome de todas as cores disponíveis.

colors()[1:20]
#>  [1] "white"         "aliceblue"     "antiquewhite"  "antiquewhite1"
#>  [5] "antiquewhite2" "antiquewhite3" "antiquewhite4" "aquamarine"   
#>  [9] "aquamarine1"   "aquamarine2"   "aquamarine3"   "aquamarine4"  
#> [13] "azure"         "azure1"        "azure2"        "azure3"       
#> [17] "azure4"        "beige"         "bisque"        "bisque1"
n <- length(colors())
op <- par(bg = "gray60")
plot(
  dados$x1[1:n], dados$y1[1:n],
  type = "n",
  xlab = "x",
  ylab = "y",
  main = "Várias cores",
  sub = "Onda colorida",
  col.axis = "green",
  col.lab = "green",
  col.axis = "yellow",
  col.sub = "red"
)
usr <- par("usr")
rect(usr[1], usr[3], usr[2], usr[4], col = "snow", border = "black", lwd = 2)
points(
  dados$x1[1:n], dados$y1[1:n],
  col = colors()[1:n],
  pch = 20,
  cex = (1:n) / 60 * 4
)

par(op)

Para visualizar as cores e os nomes associados a cada uma veja http://www.stat.columbia.edu/~tzheng/files/Rcolor.pdf.

O R também possui diversas funções para criar vetores de cores contínuas (paletas):

plot(
  x = dados$x1[1:n],
  y = dados$y1[1:n],
  type = "p",
  xlab = "x",
  ylab = "y",
  main = "Várias cores",
  sub = "Onda colorida",
  col = rainbow(n), # função para paleta arco-íris
  pch = 20,
  cex = (1:n) / 60 * 4
)

plot(
  x = dados$x1[1:n],
  y = dados$y1[1:n],
  type = "p",
  xlab = "x",
  ylab = "y",
  main = "Várias cores",
  sub = "Onda colorida",
  col = heat.colors(n), # paleta com cores quentes
  pch = 20,
  cex = (1:n) / 60 * 4
)

plot(
  x = dados$x1[1:n], 
  y = dados$y1[1:n],
  type = "p",
  xlab = "x",
  ylab = "y",
  main = "Várias cores",
  sub = "Onda colorida",
  col = terrain.colors(n), # paleta terreno
  pch = 20,
  cex = (1:n) / 60 * 4
)

plot(
  x = dados$x1[1:n], 
  y = dados$y1[1:n],
  type = "p",
  xlab = "x",
  ylab = "y",
  main = "Várias cores",
  sub = "Onda colorida",
  col = topo.colors(n), # paleta topografia
  pch = 20,
  cex = (1:n) / 60 * 4
)

plot(
  x = dados$x1[1:n], 
  y = dados$y1[1:n],
  type = "p",
  xlab = "x",
  ylab = "y",
  main = "Várias cores",
  sub = "Onda colorida",
  col = cm.colors(n),
  pch = 20,
  cex = (1:n) / 60 * 4
)

Características de texto

Parâmetros especificando tamanho do texto.

Parâmetro Descrição
cex nº indicando a quantidade pela qual o texto plotado deve ser escalonado em relação ao default (=1).
cex.axis magnificação do texto dos eixos (títulos).
cex.lab magnificação dos rótulos em relação ao cex.
cex.main magnificação dos títulos em relação ao cex.
cex.sub cor do sub-título

Parâmetros especificando família, tamanho e estilo da fonte.

Parâmetro Descrição
font inteiro especificando a fonte a ser usada. 1 = normal, 2 = negrito, 3 = itálico, 4 = negrito e itálico, 5 = símbolo (adobe)
font.axis fonte para o texto do eixo
font.lab fonte para o rótulo do eixo
font.main fonte para o título
font.sub fonte para o sub-título
ps tamanho do ponto da fonte (ps = 1/72 *cex)
family 
op <- par(font.lab = 3, cex.lab = 2, font.main = 4, cex.main = 2)
plot(dados$x1[1:n], dados$y1[1:n], 
     type = "p",
     xlab = "x",
     ylab = "y",
     main = "Várias cores",
     sub = "Onda colorida",
     col = gray.colors(n), 
     pch = 20, 
     cex = (1:n)/60 * 4)

par(op)

Tipos de Gráficos

Até aqui já vimos como criar gráficos de dispersão com a função plot(). Mas existe uma ampla variedade de gráficos, além daqueles: boxplots, histogramas, gráficos de barra, gráficos de pizza, gráficos de imagens, gráficos 3D. Alguns exemplos são mostrados a seguir.

# gráfico de barras
barplot(
  height = BOD$demand,
  names.arg = BOD$Time,
  col = 1
)

# gráfico de uma tabela de contagem
barplot(height = table(mtcars$cyl))

# histograma
hist(x = mtcars$mpg)

# Especificando o número aproximado de classes com parâmetro breaks
hist(x = mtcars$mpg, breaks = 10)

# boxplots
# boxplot de todas colunas
boxplot(aq[, -1])

# usando formula
boxplot(Temp ~ Month, data = airquality)

# Curvas
curve(x ^ 3 - 5 * x, from = -4, to = 4)

# plot de uma função criada
minhafun <- function(xvar) {
  1 / (1 + exp(-xvar + 10))
}
curve(minhafun(x), from = 0, to = 20)
# Add a line:
curve(1 - minhafun(x), add = TRUE, col = "red")

# Imagem
dim(volcano)
#> [1] 87 61
x <- 10 * (1:nrow(volcano))
y <- 10 * (1:ncol(volcano))
image(
  x,
  y,
  volcano,
  col = terrain.colors(100),
  axes = FALSE
)
contour(
  x,
  y,
  volcano,
  levels = seq(90, 200, by = 5),
  add = TRUE,
  col = "peru"
)
axis(1, at = seq(100, 800, by = 100))
axis(2, at = seq(100, 600, by = 100))
box()
title(
  main = "Maunga Whau Volcano",
  font.main = 4
)

Telas gráficas

Abrir e fechar uma tela gráfica

Para gerar gráficos vamos primeiro abrir uma tela gráfica, plotar os dados e então fechar a tela gráfica.

# abre uma tela gráfica fora do ambiente do RStudio
x11()  
 # plot de uma variável
 plot(y1)
 # fechando tela gráfica
dev.off()
plot(y1)

Fechar todas telas gráficas

Vamos gerar 5 gráficos e apága-los de uma vez só.

# plotando cada coluna da matriz mat em uma nova tela gráfica
sapply(
  1:ncol(mat),
  FUN = function(i) {
    x11() # abrindo tela gráfica para plot
    # plot da variável de cada coluna da matriz
    plot(
      mat[, i],
      type = "l",
      col = 4,
      main = paste("Gráfico", i)
    )
    abline(h = 0) # linha de referência em x = 0
    return(i)
  }
) # fim do apply

Para apagar todas as telas gráficas abertas de uma vez só usa-se a função graphics.off().

graphics.off()

Salvando gráficos

O R pode exportar um gráfico para diferentes saídas gráficas (png, pdf, ps, jpeg e etc). Uma lista completa das opções disponíveis está disponível em ?device.

plot(y1)

Vamos usar o exemplo da matriz mat para salvar os gráficos das variáveis em cada coluna em um único arquivo pdf.

## fechando qualquer tela gráfica aberta
graphics.off()
## abrindo saída gráfica
pdf(
  file = file.path(tempdir(), "5plots1file.pdf"),
  onefile = TRUE,
  width = 7,
  height = 4
)
## looping em cada coluna da matriz mat
sapply(
  1:ncol(mat),
  ##  Função para plot da variável na coluna i
  FUN = function(i) {
    ## mostra tela o índice do looping em execução
    cat(i, "\n")
    ## plot da variável de cada coluna da matriz
    plot(
      mat[, i],
      type = "l",
      col = 4,
      main = paste("Gráfico", i)
    )
    abline(h = 0) ## linha de referência em x = 0
    return(i)
  }
) ## fim do apply
## fechando pdf
dev.off()

Para salvar cada gráfico em um arquivo a chamada da função grDevices::pdf() deve ser feita antes de cada gráfico.

## fechando qualquer tela gráfica aberta
graphics.off()
## looping em cada coluna da matriz mat
sapply(
  1:ncol(mat),
  ##  Função para plot da variável na coluna i
  FUN = function(i) {
    ## mostra tela o índice do looping em execução
    cat(i, "\n")
    ## criando nome do arquivo
    arquivo <- file.path(tempdir(),paste("plot", i, "file", i, ".pdf", sep = ""))
    ## abrindo saída gráfica
    pdf(file = arquivo, onefile = TRUE, width = 7, height = 4)
    # plot da variável de cada coluna da matriz
    plot(mat[, i], 
         type = "l", 
         col = 4, 
         main = paste("Gráfico", i))
    # linha de referência em x = 0
    abline(h = 0)
    ## fechando pdf
    dev.off()
    return(i)
  }
) # fim do looping

Plotando vários gráficos em uma mesma página

par(mfrow = c(2, 3))
plot(x = aq$date, 
     y = aq$Ozone,
     type = "o") # linha e ponto conectados
plot(x = aq$date, 
     y = aq$Temp, 
     type = "l") # linha
plot(x = aq$date, 
     y = aq$Wind,
     type = "b") # linha e ponto desconectados
plot(x = aq$date, 
     y = aq$Solar.R, 
     type = "h")
plot(x = aq$date, 
     y = (aq$Ozone) ^ 1 / 3, 
     type = "o") # linha e ponto
plot(1:10, 
     1:10, 
     type = "n", 
     frame = F, 
     axes = F, 
     xlab = "", 
     ylab = "")
text(5, 5, "Gráficos \n em uma \n página", cex = 3)

#par()

Gráfico com 2 eixos

plot(
  x = aq$date,
  y = aq$Ozone,
  type = "l",
  lwd = 2,
  ylab = "",
  xlab = "Data"
)
par(new = T)
plot(
  x = aq$date,
  y = aq$Temp,
  type = "l",
  col = 2,
  lwd = 2,
  axes = FALSE,
  ylab = "",
  xlab = ""
)
axis(
  side = 4,
  col = 2,
  col.axis = 2
)
mtext(
  text = "Ozônio",
  line = -2,
  adj = 0.2
)
mtext(
  text = "Temp",
  col = 2,
  line = -1,
  adj = 0.2
)

Adicionando legenda

plot(
  rain$Tokyo,
  type = "l",
  col = "red",
  ylim = c(0, 300),
  main = "Chuva mensal em grandes cidades",
  xlab = "Mês do ano",
  ylab = "Chuva (mm)",
  lwd = 2
)
lines(
  rain$NewYork,
  type = "l",
  col = "blue",
  lwd = 2
)
lines(
  rain$London,
  type = "l",
  col = "green",
  lwd = 2
)
lines(
  rain$Berlin,
  type = "l",
  col = "orange",
  lwd = 2
)
## legenda
legend(
  "topright",
  legend = c("Tokyo", "NewYork", "London", "Berlin"),
  col = c("red", "blue", "green", "orange"),
  lty = 1,
  lwd = 2,
  bty = "n"
)